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烤箱食品成熟度识别是烤箱智能化重要的一环，目前家电行业内的成熟度识别一般使用探针、氧传感等方法，但这些方法都有各自的局限性。光谱成像作为一种光学传感类技术，具有信息量大、检测范围广、不与目标接触等优点。为了研究光谱成像在烤箱中的应用前景，从原理上论证了其可行性，从实验上通过数据分析进行特征提取后，搭建了机器视觉模型与机器学习分类模型，完成了烤箱中常见的三大类食材，共计1293组光谱数据的采集、分析与测试，结果表明光谱成像技术可以实现烤箱内食材的定位，并准确地完成成熟度识别，交叉验证准确率平均达91.3%。